ИИ в ценообразовании: от регулярных цен до управления запасами

Современный ритейл сталкивается с новыми вызовами: высокая зависимость от промо-акций, давление на маржинальность, непредсказуемость потребительского спроса и высокая конкуренция. В этих условиях применение искусственного интеллекта (ИИ) становится не просто трендом, а необходимостью. ИИ позволяет перейти от реактивного управления ценами и запасами к проактивной, предсказательной модели, повышая прибыльность и устойчивость бизнеса.

ИИ-модели позволяют анализировать поведение покупателей на больших массивах данных, включая историю продаж, сезонность, географию и предпочтения клиентов. Одним из ключевых факторов является оценка ценовой эластичности — насколько изменение цены влияет на объем продаж.

Пример: Сеть супермаркетов использует ИИ для оценки ценовой эластичности по категориям. Система показывает, что снижение цены на 5% на определённые категории товаров (например, детское питание) приводит к росту продаж на 15%, в то время как для других категорий (например, кофе премиум-сегмента) спрос остаётся стабильным даже при росте цены.

ИИ-платформы анализируют ценовую политику конкурентов в режиме реального времени, автоматически адаптируя цены для сохранения конкурентоспособности.

Пример: Онлайн-ритейлер электроники интегрировал ИИ-систему, которая мониторит цены конкурентов по ключевым SKU. Система автоматически снижает цену, если аналогичный товар стал дешевле у конкурента, но при этом учитывает остатки, маржу и сезонность.

ИИ помогает выбрать оптимальную стратегию ценообразования — от классического Hi-Low до EDLP (Every Day Low Price), EDP (Every Day Price) и Mid-Low. Это особенно важно в условиях снижения эффективности промо.

Обзор стратегий:

Hi-Low — чередование высоких базовых цен и временных акций. Хорошо работает для чувствительных к акциям категорий, но требует больших маркетинговых затрат.
EDLP — стратегия постоянных низких цен. Повышает доверие потребителей и упрощает логистику.
EDP — близка к EDLP, но ориентирована на разумный баланс между выгодой и качеством.
Mid-Low — умеренные цены без глубоких акций. Часто используется как компромиссная модель.

ИИ точнее и эффективнее в реализации этих стратегий по нескольким причинам:

Он способен учитывать огромное количество факторов в реальном времени: эластичность спроса, конкуренцию, сезонность, погодные и региональные особенности.
Алгоритмы ИИ могут адаптировать стратегию под конкретную категорию или даже товар, находя наилучший вариант между Hi-Low и EDLP.
ИИ позволяет выявить скрытые закономерности, которые недоступны при ручной аналитике, и быстро тестировать гипотезы на исторических данных.

Пример: Ритейлер FMCG сегмента протестировал модель Mid-Low с помощью ИИ: вместо частых акций были установлены стабильные, но конкурентные цены на базовые продукты. Это привело к росту лояльности, снижению издержек на проведение акций и увеличению доли регулярных продаж на 20%.

Рекомендации по пилотному внедрению: Для достоверной оценки эффективности ИИ-решений в ценообразовании и прогнозировании рекомендуется запускать пилот не на отдельной категории, а на всём ассортименте магазина. Это позволяет учитывать кросс-эффекты между товарами, избегать искажений в покупательском поведении и формировать комплексную картину влияния ценовых изменений на общий товарооборот.

Контрольные магазины при этом подбираются по следующим критериям:

близость по товарообороту и выручке к пилотным;
схожий формат, площадь и трафик;
отсутствие внешних факторов (ремонтов, акций конкурентов и т.д.), способных повлиять на продажи.

Такой подход позволяет обеспечить корректную калибровку моделей ИИ и получить статистически значимые выводы о влиянии ценовой стратегии на ключевые показатели бизнеса.

ИИ-модели учитывают множество факторов — от истории акций до влияния погоды — и прогнозируют, какие товары, по каким ценам и в какие периоды дадут наибольший эффект.

Пример: Крупная сеть гипермаркетов использует ИИ для предсказания спроса на сезонные промо (например, шашлычные наборы перед майскими праздниками). Система прогнозирует прирост продаж с точностью до 92%, позволяя скорректировать закупки заранее.

ИИ помогает анализировать ROI от каждой акции: какой был прирост продаж, как изменилось поведение клиентов, каков был каннибализм между SKU.

П��имер: В результате внедрения ИИ-анализа промо одна продуктовая сеть отказалась от низкоэффективных акций с минимальным ROI (<5%) и перенаправила бюджет на персонализированные предложения, увеличив средний чек на 7%.

ИИ позволяет создавать персонализированные промо-предложения на основе истории покупок, предпочтений и модели поведения.

Пример: Мобильное приложение ритейлера отправляет push-уведомления с индивидуальными скидками (например, на любимую марку йогурта), что повышает конверсию на 12–15% по сравнению с массовыми рассылками.

ИИ помогает предсказывать потребности в товарных запасах, снижая дефицит и излишки. Модели учитывают тренды, маркетинг, погоду и даже события в городе.

Пример: Сеть супермаркетов интегрировала ИИ в систему заказов: после запуска модуля прогнозирования дефицит по ключевым категориям сократился на 35%, а излишки на 20%.

ИИ-решения помогают перераспределять товары между складами и магазинами в зависимости от прогноза спроса.

Пример: На основе прогноза ИИ логистика распределила новогодние наборы в те магазины, где ожидался пик спроса, что позволило избежать излишков и недопоставок в критические даты.

ИИ выявляет неликвидные позиции, предлагает меры для их распродажи и корректирует стратегии закупок.

Пример: Для борьбы с избыточными запасами бытовой химии ИИ предложил провести таргетированную акцию в магазинах с высоким остатком и одновременно сократить заказ по этим SKU — в результате было высвобождено 12% оборотного капитала.

Точность прогнозов ИИ напрямую зависит от качества исходных данных. Проблемы с полнотой, корректностью и своевременностью данных могут значительно снизить эффективность алгоритмов.

Перед обучением модели данные проходят этап очистки: удаление дубликатов, исправление ошибок, нормализация единиц измерения, унификация наименований товаров. Также важно учитывать правильную категоризацию, структуру ассортимента и качество данных о продажах.

Пример: В одной из торговых сетей внедрение системы предварительной очистки данных увеличило точность прогноза продаж на 11%, за счёт устранения неточностей в описаниях SKU и корректной категоризации.

Электронные ценники становятся важным элементом экосистемы ИИ. Они позволяют с высокой точностью отслеживать, какая цена была актуальна на момент контакта покупателя с товаром. Эти данные служат надёжной положительной обратной связью для обучения моделей — в отличие от бумажных ценников, электронные всегда синхронизированы с системой.

Пример: Ритейлер внедрил электронные ценники на 2000 SKU и проанализировал влияние смены цены на поведение покупателей. Полученные данные позволили ИИ-модели точнее оценить эластичность, а прогноз продаж улучшился на 8%.

ИИ в ценообразовании и управлении запасами позволяет:

Повысить точность решений;
Снизить промо-зависимость;
Увеличить маржинальность;
Улучшить клиентский опыт;
Повысить устойчивость бизнеса в условиях высокой турбулентности.

Компании, внедрившие ИИ-инструменты в процессы ценообразования, получают значительные конкурентные преимущества, превращая данные в источник прибыли и гибкости.

Если вы внедряете ИИ в ритейле или только планируете сделать первый шаг, делитесь опытом, задавайте вопросы и сохраняйте статью в закладки. Ваш фидбэк поможет сделать следующие материалы ещё полезнее.

📩 По вопросам сотрудничества и внедрения решений на базе ИИ — пишите в директ или на почту [michael@lantsov.com]